大语言模型的局限性是？（ ）A. 高能耗训练B. 因果推理弱C. 事实性错误D. 无法处理文本

本题考查对大语言模型局限性的理解。解题核心在于掌握当前大语言模型在实际应用中的主要缺陷，包括计算资源消耗、推理能力、事实准确性等方面。需注意区分模型的“处理能力”与“处理效果”的差异。

选项分析

A. 高能耗训练

大语言模型的训练需要大量计算资源（如GPU集群），且参数量级庞大（如GPT-3有1750亿参数），导致能源消耗极大。这是当前模型发展的客观限制。

B. 因果推理弱

大语言模型基于统计模式学习，无法真正理解因果关系，仅能预测“相关性”而非“逻辑性”。例如，无法像人类一样通过前提推导结论。

C. 事实性错误

模型通过历史文本统计生成回答，可能输出过时信息或编造事实（如“知识截止日期”后的事件）。这是其“无记忆能力”的体现。

D. 无法处理文本

错误选项。大语言模型的核心功能就是处理文本（如翻译、问答、写作），因此“无法处理文本”与常识矛盾。